本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
HuggingFace开源大模型排行榜，又被屠榜了。前排被清一色的SOLAR10.7B微调版本占据，把几周之前的各种Mixtral8x7B微调版本挤了下去。SOLAR大模型什么来头？相关论文刚刚上传到ArXiv，来自韩国公司UpstageAI，使用了新的大模型扩展方法depthup-scaling（DUS）。简单来说就是两只7B羊驼掐头去尾，一只砍掉前8层，一只砍掉后8层。剩下两个24层缝合在一起，第一个模型的第24层与第二个模型的第9层拼接，最后变成新的48层10.7B大模型。论文声称新方法超过传统扩展方法如MoE，而且可以与沿用基础大模型完全相同的基础设施。不需要门控网络等附加模块，针对M
问题说明在服务器上使用huggingface模型时，如果直接指定模型名称，用AutoTokenizer.from_pretrained(“model_name”)，可能会由于网络原因会报错Failedtoconnecttohuggingface.coport443after75018ms:Operationtimeout因此我们需要下载模型到服务器上，得到模型本地的路径model_dir，再通过AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)方式来使用。下载方式1：手动从huggingface界面下载相应文件从huggingface官网挨个下载文件。这种方式需要
OSError:Wecouldn'tconnectto'https://huggingface.co'toloadthisfile,couldn'tfinditinthecachedfilesanditlookslikeTHUDM/chatglm-6bisnotthepathtoadirectorycontainingafilenamedconfiguration_chatglm.py.Checkoutyourinternetconnectionorseehowtorunthelibraryinofflinemodeat'https://huggingface.co/docs/transfor
🦉AI新闻🚀GoogleDeepMind发布Imagen2文字到图像生成模型摘要：谷歌的Imagen2是一种先进的文本到图像技术，可以生成与用户提示紧密对齐的高质量、逼真的图像。它通过使用训练数据的自然分布来生成更逼真的图像，而不是采用预先编程的风格。该技术还改善了图像-标题的理解，通过增加图像标题的描述，使模型更好地理解上下文和细微差别。Imagen2还具备灵活的风格控制、高质量图像生成和图像编辑能力。为了确保技术的安全性，谷歌在设计、开发和部署过程中设置了强大的安全措施，包括数字水印和安全过滤器等。🚀ChatGPT偷懒事件引发关注摘要：近期，ChatGPT偷懒事件引发了网友的广泛关注。有人
引言最近，在很多地方都看到了各个大佬用AI生成的神图，索性从网上搜集资料部署一下体验一下AI绘画的魅力。本文基于huggingfaceAPI在colab上构建AI绘画。使用步骤1.huggingface原始环境地址https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb#scrollTo=AAVZStIokTVv2.配置colabGPU资源点击右上角连接初始化完成后，点击此处分配GPU资源此处初始化环境完成，执行!nvidia-smi，查看被
问题描述最近在使用huggingface跑基于controlnet的微调stablediffusion实验，需要跑通example/controlnet/train_controlnet,py的官方案例，在程序的第590行有如下代码：dataset=load_dataset(args.dataset_name,args.dataset_config_name,cache_dir=args.cache_dir,)这实际上是需要从huggingface的dataset中下载fill50k数据集，即转化为如下代码：fromdatasetsimportload_datasetdataset=load_
es自2020年的8.x版本以来，就提供了机器学习的能力。我们可以使用es官方提供的工具eland，将huggingface上的NLP模型，上传到es集群中。利用es的机器学习模块，来运维部署管理模型。配合es的管道处理，来更加便捷的处理数据。 但是在国内操作，根据官方文档或者根据官方博客操作，有无穷无尽的坑。看着官方的文档写的很清楚，实际上操作的时候，还是操作不下来。这里写一个闭坑指南。 在你上车体验ES的机器学习之前，看看我这篇文章，肯定是会有收获的。因为我已经花了时间，踩了坑，并解决了它。上传模型存在的坑第一个坑是，es的机器学习，是收费的功能，白金版才能使用。这里需
gitclone项目报错比如使用gitclone下载项目：gitclonehttps://github.com/ChuRuaNh0/FastSam_Awsome_TensorRT.git有时候会报以下错误：fatal:unabletoaccess‘https://github.com/xxx.git/’:Failedtoconnecttogithub.comport443after21085ms:Couldn’tconnecttoserverfatal:unabletoaccess‘https://github.com/xxx.git/’:Recvfailure:Connectionwasre
